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Cours sur l'apprentissage automatique

Les cours d'apprentissage automatique couvrent les algorithmes et les concepts permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans programmation explicite. Développez vos compétences en PNL, apprentissage profond, MLOps et plus encore.

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Développez vos compétences en Machine Learning grâce à des cours interactifs, dispensés par des experts du monde réel.

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Comprendre le machine learning

FondamentauxNiveau de compétence
2 heures
13.4K
Une introduction au machine learning sans codage.

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Apprentissage non supervisé en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
4 heures
6.5K
Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et exploiter des données non étiquetées avec scikit-learn et scipy pour en tirer des insights.

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Concepts MLOps

IntermédiaireNiveau de compétence
2 heures
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Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.

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Machine Learning pour le business

FondamentauxNiveau de compétence
2 heures
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Comprenez les principes fondamentaux du Machine Learning et son application dans le monde des affaires.

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Linear Classifiers in Python

IntermédiaireNiveau de compétence
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In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

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Analyse de clusters en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
4 heures
1.8K
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

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Traitement d’images en Python

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Apprenez à traiter, transformer et manipuler les images à votre convenance.

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Introduction à MLflow

AvancéNiveau de compétence
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Maîtrisez MLflow pour simplifier la gestion des expériences, projets, modèles et registre dans la création d’applications de machine learning.

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Extreme Gradient Boosting with XGBoost

IntermédiaireNiveau de compétence
4 heures
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Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

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Supervised Learning in R: Regression

IntermédiaireNiveau de compétence
4 heures
1.3K
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

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Réduction de dimension en Python

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Comprenez le concept de réduction de la dimensionnalité de vos données et maîtrisez les techniques permettant dy parvenir dans Python.

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Machine Learning de bout en bout

IntermédiaireNiveau de compétence
4 heures
1.1K
Plongez dans lunivers du machine learning et découvrez comment concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout.

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Déploiement MLOps et cycle de vie

AvancéNiveau de compétence
4 heures
1.1K
Dans ce cours, vous découvrirez le cadre MLOps moderne, en explorant le cycle de vie et le déploiement des modèles dapprentissage automatique.

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CI/CD pour le Machine Learning

AvancéNiveau de compétence
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Améliorez votre développement en apprentissage automatique avec CI/CD à laide de GitHub Actions et du contrôle de version des données.

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Apprentissage automatique avec PySpark

AvancéNiveau de compétence
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Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.

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Optimisation des hyperparamètres en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
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Découvrez les techniques doptimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.

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Analyse de sentiments en Python

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Les clients sont-ils satisfaits de vos produits ou votre service présente-t-il des lacunes ? Découvrez comment effectuer une analyse complète des sentiments.

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Machine Learning for Finance in Python

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Traitement du langage naturel avec spaCy

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Modèles ARIMA en Python

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Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.

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Apprentissage non supervisé en R

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Ce cours propose une introduction au regroupement et à la réduction de dimensionnalité dans R, dans une perspective dapprentissage automatique.

Prêt à mettre en pratique vos compétences ?

Les projets vous permettent d'appliquer vos connaissances à un large éventail d'ensembles de données afin de résoudre des problèmes concrets dans votre navigateur.

Questions fréquemment posées

L'apprentissage automatique est-il facile à apprendre ?

Les cours d'apprentissage automatique pour débutants de DataCamp sont très amusants et fournissent une excellente base pour l'apprentissage automatique afin de faire progresser votre carrière ou votre entreprise. En quelques semaines, vous serez en mesure de créer des modèles et de générer des prévisions et des informations. Vous apprendrez également les bases de Python et de R ainsi que les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle.

Ensuite, la courbe d'apprentissage devient un peu plus raide. Les carrières dans le domaine de l'apprentissage automatique nécessitent une compréhension approfondie des statistiques, des mathématiques et de l'ingénierie logicielle, qui peuvent toutes être maîtrisées à DataCamp.

À quoi sert l'apprentissage automatique ?

En bref, l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle dont les algorithmes, au fur et à mesure qu'ils acquièrent des données, produisent des modèles analytiques et font des prédictions avec peu ou pas d'intervention humaine.

Il est difficile de trouver un secteur qui n'utilise pas l'apprentissage automatique. Par exemple, les spécialistes du marketing utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir les retours sur investissement dans les campagnes de marketing. De même, les services d'achat utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir les stocks nécessaires.

Des entreprises de toutes sortes utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir le comportement des clients, cartographier les chaînes d'approvisionnement et établir des prévisions de revenus. L'apprentissage automatique est utilisé pour prédire les résultats en matière de santé et améliorer la satisfaction des patients. L'apprentissage automatique aide les scientifiques à modéliser les scénarios de changement climatique, y compris les solutions possibles.

Plus précisément, l'apprentissage automatique est utilisé dans les appareils intelligents, les moteurs de recherche et les services de diffusion en continu (lorsque Netflix suggère une émission ou un film en fonction de votre historique de visionnage, il s'agit d'apprentissage automatique).

Quels sont les emplois accessibles avec des compétences en apprentissage automatique ?

Les compétences en apprentissage automatique sont précieuses pour la programmation, la science des données et d'autres disciplines de l'ingénierie informatique. En outre, l'apprentissage automatique est indispensable à toute personne souhaitant travailler dans le domaine de la robotique !

Cependant, les emplois qui requièrent l'apprentissage automatique ne sont pas tous dans le domaine de la technologie. Par exemple, les linguistes utilisent l'apprentissage automatique pour suivre l'évolution constante des langues et des dialectes. En outre, les services commerciaux, tels que le marketing, la comptabilité, la logistique et les achats, pour n'en citer que quelques-uns, ont de plus en plus besoin d'experts en apprentissage automatique pour les aider à prendre des décisions commerciales éclairées. Connaître l'apprentissage automatique peut vous donner un coup de pouce dans presque tous les postes, car la modélisation et la prédiction sont des besoins essentiels pour les entreprises.

Les compétences en matière d'apprentissage automatique sont-elles recherchées ?

Oui, les compétences en apprentissage automatique sont très demandées. Selon un rapport du Forum économique mondial, la demande de spécialistes de l'IA et du ML devrait augmenter de 40 % entre 2023 et 2027.

Quelles sont les connaissances en mathématiques nécessaires pour suivre un cours d'apprentissage automatique ?

Si vous souhaitez acquérir une compréhension de haut niveau des concepts de l'apprentissage automatique, vous n'avez pas besoin de beaucoup de mathématiques. Si vous souhaitez approfondir vos connaissances et faire de l'apprentissage automatique votre carrière (plutôt qu'une valeur ajoutée à votre carrière actuelle), des bases en statistiques et en algèbre sont utiles. Si vous n'avez pas de connaissances en mathématiques, ce n'est pas grave. Nous vous enseignerons tout ce dont vous avez besoin, et nos instructeurs sont beaucoup moins effrayants que votre professeur de calcul au lycée.

Dois-je télécharger un logiciel d'apprentissage automatique pour apprendre sur DataCamp ?

Vous n'avez pas besoin de télécharger quoi que ce soit lorsque vous apprenez avec DataCamp. Tous les outils que nous utilisons sont basés sur le web.

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